基于自适应神经网络的不确定混沌系统控制
作者:
年漪蓓
[1] ;
赵磊
[2,3] ;
胡冯仪
[3] ;
马明
[3]
关键词:
混沌
前馈神经网络
李亚普诺夫稳定理论
摘要：
针对不确定非线性混沌系统,提出一种基于动态神经网络建模的控制新方法。基于Lyapunov稳定性理论,推导出了神经网络权值在线学习规律,保证了系统的全局稳定性。在混沌建模阶段,神经网络用于学习不确定混沌系统,然后在所建模型的基础上,设计控制器将混沌状态引导到期望目标位置;并且对系统的稳定性能进行了严格的数学分析。把该方法应用到Logistic映射和Hénon映射建模和控制,数值仿真表明该方法的有效性。
上一篇：离散不确定系统的鲁棒预测控制
下一篇：迭代学习控制研究现状与趋势